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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd \n",
    "import numpy as np \n",
    "import os \n",
    "import gc\n",
    "import warnings\n",
    "warnings.filterwarnings(\"ignore\")\n",
    "\n",
    "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn.metrics import roc_curve\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold\n",
    "from sklearn.feature_selection import RFECV\n",
    "\n",
    "import lightgbm as lgb \n",
    "import xgboost as xgb \n",
    "import copy \n",
    "\n",
    "from sklearn.ensemble import IsolationForest\n",
    "\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt \n",
    "from matplotlib import rcParams\n",
    "rcParams[\"font.family\"] = \"SimHei\"\n",
    "import optuna\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "from itertools import combinations \n",
    "import pickle\n",
    "from functools import partial"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 36,
   "id": "61ddcedd-7140-4511-a36f-c09b5726da0b",
   "metadata": {
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "from pandas import DataFrame,Series\n",
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from matplotlib import rcParams\n",
    "rcParams[\"font.family\"] = \"SimHei\"\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "import copy \n",
    "import warnings\n",
    "warnings.filterwarnings('ignore')\n",
    "import os \n",
    "import gc\n",
    "import math\n",
    "import pickle\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "from itertools import combinations\n",
    "from functools import partial\n",
    "from sklearn.metrics import roc_auc_score\n",
    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
    "from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder\n",
    "from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
    "from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV\n",
    "from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score,classification_report,roc_auc_score,log_loss\n",
    "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier\n",
    "import sklearn.metrics as metrics\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report\n",
    "from sklearn.metrics import roc_curve\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold\n",
    "from sklearn.feature_selection import RFECV\n",
    "from sklearn.model_selection import StratifiedKFold\n",
    "import sklearn.ensemble as ensemble\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
    "from sklearn import svm\n",
    "from sklearn.feature_selection import SelectFromModel\n",
    "\n",
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier\n",
    "from sklearn.metrics import f1_score\n",
    "\n",
    "import xgboost as xgb\n",
    "from xgboost import XGBClassifier\n",
    "\n",
    "import lightgbm as lgb\n",
    "from lightgbm import LGBMClassifier\n",
    "from lightgbm import log_evaluation, early_stopping\n",
    "\n",
    "import catboost as cbt\n",
    "from catboost import CatBoostClassifier\n",
    "\n",
    "from scipy import stats,integrate\n",
    "from scipy.stats import ks_2samp\n",
    "#from scipy.stats import kssamp\n",
    "from scipy.stats import pearsonr\n",
    "from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV\n",
    "from scipy.stats import uniform\n",
    "from scipy.stats import kstest\n",
    "\n",
    "import toad\n",
    "import autogluon.tabular\n",
    "from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor\n",
    "from autogluon.core.metrics import make_scorer"
   ]
  },
  {
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_data(file_name, num_rows=None):\n",
    "    train_path = \"/home/mole/work/contest/train\"\n",
    "    test_path = \"/home/mole/work/contest/B\"\n",
    "    df_train = pd.read_csv(os.path.join(train_path, file_name + \"_T.csv\"), nrows=num_rows)\n",
    "    df_test = pd.read_csv(os.path.join(test_path, file_name + \"_B.csv\"), nrows=num_rows)\n",
    "    df_train[\"is_train\"] = 1\n",
    "    df_test[\"is_train\"] = 0\n",
    "\n",
    "    df = pd.concat(objs=[df_train, df_test],axis=0)\n",
    "    df.rename(mapper = {'DATA_DAT': '数据日期', 'CUST_NO': '客户编号', 'OPTO': '经营期限至', 'OPFROM': '经营期限自', 'ENTSTATUS': '经营状态', 'REGCAP': '注册资本', 'ESDATE': '成立日期', 'FRNAME': '法定代表人/负责人/执行事务合伙人', 'ENTTYPE_CD': '企业（机构）类型编码', 'REGPROVIN_CD': '所在省份编码', 'INDS_CD': '国民经济行业代码', 'ALTDATE': '变更日期', 'ALTITEM': '变更事项', 'PERNAME': '人员姓名', 'POSITIONCODE': '职位代码', 'PERSONAMOUNT': '人员总数量', 'WEBTYPE': '网站（网店）类型', 'WEBSITNAME': '网站（网店）名称', 'DOMAIN': '网站（网店）地址', 'ANCHEDATE': '年报日期', 'ANCHEYEAR': '年报年份', 'EXECMONEY': '执行标的', 'REGDATECLEAN': '立案时间', 'COURTNAME': '执行法院', 'CASECODE': '案号', 'PUBLISHDATECLEAN': '发布时间', 'GISTID': '执行依据文号', 'PERFORMANCE': '被执行人履行情况', 'REGDATE': '立案时间', 'FINALDATE': '终本日期', 'UNPERFMONEY': '未履行金额', 'CONDATE': '出资日期', 'SUBCONAM': '认缴出资额（万元）', 'FUNDEDRATIO': '出资比例', 'INVTYPE': '股东类型', 'CONFORM': '出资方式', 'SH_CUST_NO': '股东客户编号', 'BTD_BEGINDATE': '所属日期起', 'BTD_ENDDATE': '所属日期止', 'BTD_COLLECTCODE': '征收项目代码', 'BTD_DECLARDATE': '申报日期', 'BTD_DECLARTERM': '申报期限', 'BTD_TOTALSALE': '全部销售收入', 'BTD_TAXABLESALE': '应税销售收入', 'BTD_TAXPAYABLE': '应纳税额', 'BTD_DEDUCTAMOUNT': '减免税额', 'TR_DAT': '交易日期', 'TR_CD': '交易代码', 'CHANL_CD': '渠道代码', 'ABS_INFO': '摘要信息', 'CPT_TYP_CD': '交易对手类型代码', 'ARG_ACCT_BAL': '合约账户余额', 'ACTG_DIRET_CD': '记账方向代码', 'TRS_CSH_IND': '现转标识', 'CSH_EX_IND': '钞汇标识', 'RMB_TR_AMT': '折人民币交易金额', 'CPT_INTL_FE_CUST_IND': '对手方行内客户标识', 'INT_BNK_TR_IND': '是否跨行交易', 'SAME_NAM_IND': '同名账户标识', 'CPT_CUST_NO': '交易对手客户编号'},\n",
    "              axis=1,\n",
    "              inplace=True\n",
    "             )\n",
    "    return df"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "id": "f2026fd3-1848-4ef9-a097-2a4ecf91a99f",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:33:51.212109Z",
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     "shell.execute_reply": "2024-11-11T11:33:51.218311Z",
     "shell.execute_reply.started": "2024-11-11T11:33:51.212078Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 日期数据离散化\n",
    "def get_time_dis(date):\n",
    "    date = str(date).replace(\"-\", \"\")\n",
    "    year = int(date[0:4])\n",
    "    mon = int(date[4:6])\n",
    "    day = int(date[6:8])\n",
    "    \n",
    "    return year, mon, day\n",
    "\n",
    "# 计算两个日期之间的差距：天、月\n",
    "def two_date_dis(date1, date2):\n",
    "    date1 = get_time_dis(date1)\n",
    "    date2 = get_time_dis(date2)\n",
    "    \n",
    "    days = (date1[0] - date2[0])*365 + (date1[1] - date2[1])*30 + date1[2] - date2[2]\n",
    "    mons = (date1[0] - date2[0])*12 + (date1[1] - date2[1]) \n",
    "    years= (date1[0] - date2[0]) + (date1[1] - date2[1])/12 \n",
    "    return days, mons, years"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "id": "382c1fcf-a80a-4534-aecf-18cdb18bc040",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:33:51.967374Z",
     "iopub.status.busy": "2024-11-11T11:33:51.967059Z",
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     "msg_id": "044c6acc-ae00-49d1-8588-289d38b399ce",
     "shell.execute_reply": "2024-11-11T11:33:51.972202Z",
     "shell.execute_reply.started": "2024-11-11T11:33:51.967346Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "\n",
    "def agg_statistics(df, group_cols, agg_functions, name_flag, p=False):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    分组聚合。\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    ga = df.groupby(by=group_cols).agg(agg_functions)\n",
    "    ga.columns = [\"{}_{}_{}\".format(e[0], e[1], name_flag) for e in ga.columns.tolist()]\n",
    "    ga.reset_index(inplace=True)\n",
    "    \n",
    "    new_cols = [col for col in ga.columns.tolist() if col not in group_cols]\n",
    "    if p is True:\n",
    "        print(\"新聚合特征：\\n\", new_cols)\n",
    "    \n",
    "    return ga, new_cols"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "id": "8124cefc-d91e-4b99-9d5a-7202372fc93a",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:33:52.679558Z",
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_PSI(expect, actual, num_bins=20, special_values=None, retbins=False):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    expect：计算基准。\n",
    "    actual：实际数据。\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    \n",
    "    import pandas as pd \n",
    "    import numpy as np \n",
    "    import math\n",
    "    import copy\n",
    "    \n",
    "    df_expect = pd.DataFrame()\n",
    "    df_actual = pd.DataFrame()\n",
    "    df_expect[\"expect\"] = copy.deepcopy(expect)\n",
    "    df_actual[\"actual\"] = copy.deepcopy(actual)\n",
    "    \n",
    "    df_expect = df_expect.sort_values(by=\"expect\", ascending=True)\n",
    "    df_expect[\"id\"] = range(len(expect))\n",
    "    \n",
    "    bins = []\n",
    "#     if special_values is not None:\n",
    "#         bins.extend(special_values)\n",
    "    num_sample_one_bin = len(expect) // num_bins\n",
    "    for bin_id in range(num_bins - 1):\n",
    "        id_right = num_sample_one_bin * (bin_id + 1) \n",
    "        value_right = df_expect[df_expect[\"id\"] == id_right][\"expect\"].max()\n",
    "        bins.append(value_right)\n",
    "    bins = sorted(list(set(bins))) \n",
    "    \n",
    "    df_expect[\"bin_id\"] = num_bins - 1\n",
    "    df_actual[\"bin_id\"] = num_bins - 1\n",
    "    for bin_id in range(len(bins)):\n",
    "        if bin_id == 0:\n",
    "            df_expect[\"bin_id\"][df_expect[\"expect\"] <= bins[0]] = bin_id\n",
    "            df_actual[\"bin_id\"][df_actual[\"actual\"] <= bins[0]] = bin_id\n",
    "        else:\n",
    "            df_expect[\"bin_id\"][(df_expect[\"expect\"] > bins[bin_id - 1]) & (df_expect[\"expect\"] <= bins[bin_id])] = bin_id\n",
    "            df_actual[\"bin_id\"][(df_actual[\"actual\"] > bins[bin_id - 1]) & (df_actual[\"actual\"] <= bins[bin_id])] = bin_id\n",
    "            \n",
    "    distribution_expect = df_expect[\"bin_id\"].value_counts(normalize=True).sort_index().values\n",
    "    distribution_actual = df_actual[\"bin_id\"].value_counts(normalize=True).sort_index().values\n",
    "    \n",
    "    psi = ((distribution_actual - distribution_expect) * np.log(distribution_actual / distribution_expect)).sum()\n",
    "    \n",
    "    if retbins:\n",
    "        res = (psi, bins)\n",
    "    else:\n",
    "        res = psi\n",
    "    \n",
    "    return res"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "id": "9ad60dbb-539c-469e-9947-743d33255aeb",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:33:53.333661Z",
     "iopub.status.busy": "2024-11-11T11:33:53.333302Z",
     "iopub.status.idle": "2024-11-11T11:33:53.340251Z",
     "msg_id": "58e76580-240f-4645-b6de-b581bca87b01",
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     "shell.execute_reply.started": "2024-11-11T11:33:53.333633Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_feature_imp(clfs, imp_type='gain', feature_names=None, top_n=25):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    获取模型训练时的特征重要性，并绘图。\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    feature_importances = pd.DataFrame()\n",
    "    feature_importances['feature'] = feature_names\n",
    "    for i, clf in enumerate(clfs):\n",
    "        feature_importances[str(i)] = clf.feature_importance(imp_type)\n",
    "    feature_importances['average'] = np.exp(np.log1p(feature_importances[[str(i) for i in range(len(clfs))]]).mean(axis=1))\n",
    "    \n",
    "    plt.figure(figsize=(20, 16))\n",
    "    sns.barplot(data=feature_importances.sort_values(by='average', ascending=False).head(top_n), x='average', y='feature');\n",
    "    plt.title('{} TOP feature importance over {} folds average gain'.format(top_n, 5));\n",
    "    return feature_importances.sort_values(by='average', ascending=False)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "id": "b55bef81-2362-4d5a-8956-75f406ef4b50",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:33:54.017205Z",
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def encode_LE(data, categorical_columns):\n",
    "    for col in categorical_columns:\n",
    "        df, _  = data[col].factorize(sort=True)\n",
    "        if df.max()>=32000:\n",
    "            data[col]=df.astype(\"int\")\n",
    "        else:\n",
    "            data[col]=df.astype(\"int16\")\n",
    "\n",
    "        del df\n",
    "        gc.collect()\n",
    "    return data "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "97db302c-9ee0-4133-a9e5-cd61dc9dc081",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 企业基本信息表"
   ]
  },
  {
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    "data=XW_ENTINFO_BASIC.merge(target_cust[[\"客户编号\",\"FLAG\"]], how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "data[\"经营期限至\"]=data[\"经营期限至\"].replace(\"长期\",\"29991231\")\n",
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    "\n",
    "a = data[\"所在省份编码\"].value_counts()\n",
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    "data[\"所在省份编码_是否违约频率最高类型\"] = data[\"所在省份编码\"].apply(lambda x: 1 if x == \"ecb1080b93551a426f2b701a1accf2e6\" else 0)\n",
    "\n",
    "b = data[\"国民经济行业代码\"].value_counts()\n",
    "head_1 = b[(b/b.sum() > pd.Series((b/b.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
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    "data[\"国民经济行业代码_频率是否前1%\"] = data[\"国民经济行业代码\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "data[\"国民经济行业代码_频率是否后1%\"] = data[\"国民经济行业代码\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "data[\"国民经济行业代码_是否违约频率最高类型\"] = data[\"国民经济行业代码\"].apply(lambda x: 1 if x == \"22dee38255fe40fc9193a99ee85983ce\" else 0)\n",
    "\n",
    "c = data[\"企业（机构）类型编码\"].value_counts()\n",
    "head_1 = c[(c/c.sum() > pd.Series((c/c.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "tail_1 = c[(c/c.sum() < pd.Series((c/c.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "data[\"企业（机构）类型编码_频率是否前1%\"] = data[\"企业（机构）类型编码\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "data[\"企业（机构）类型编码_频率是否后1%\"] = data[\"企业（机构）类型编码\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "\n",
    "data[\"经营异常\"] = data[\"经营状态\"].apply(lambda x: 1 if x != \"在营（开业）\" else 0)\n",
    "\n",
    "t = data[[\"客户编号\",\"成立日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"成立日期\":[\"max\"]})\n",
    "t.columns = [c[0] + c[1] for c in t.columns.tolist()]\n",
    "t.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "data = data.merge(t, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "data[\"数据日期_距离_最近一次成立_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_最近一次成立_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_最近一次成立_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"成立日期_距离_最近一次成立_天数\"] = data[[\"成立日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"成立日期_距离_最近一次成立_月数\"] = data[[\"成立日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"成立日期_距离_最近一次成立_年数\"] = data[[\"成立日期\", \"成立日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"数据日期_距离_成立天数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_成立月数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_成立年数\"] = data[[\"数据日期\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"数据日期_距离_经营天数\"] = data[[\"数据日期\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_经营月数\"] = data[[\"数据日期\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"数据日期_距离_经营年数\"] = data[[\"数据日期\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"经营期限至_距离_经营天数\"] = data[[\"经营期限至\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限至_距离_经营月数\"] = data[[\"经营期限至\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限至_距离_经营年数\"] = data[[\"经营期限至\", \"经营期限自\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"经营期限自_距离_成立天数\"] = data[[\"经营期限自\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限自_距离_成立月数\"] = data[[\"经营期限自\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限自_距离_成立年数\"] = data[[\"经营期限自\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "data[\"经营期限至_距离_成立天数\"] = data[[\"经营期限至\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限至_距离_成立月数\"] = data[[\"经营期限至\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "data[\"经营期限至_距离_成立年数\"] = data[[\"经营期限至\", \"成立日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "o = data[[\"客户编号\",\"法定代表人/负责人/执行事务合伙人\"]].groupby(by=\"法定代表人/负责人/执行事务合伙人\").agg({\"客户编号\":[\"count\"]})\n",
    "o.columns = [c[0] + c[1] for c in o.columns.tolist()]\n",
    "o.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "data = data.merge(o, how=\"left\", on=\"法定代表人/负责人/执行事务合伙人\")\n",
    "\n",
    "data[\"注册资本异常\"] = data[\"注册资本\"].apply(lambda x: 1 if x == 218.88 else 0)\n",
    "\n",
    "d = data[\"注册资本\"].value_counts()\n",
    "head_1 = d[(d/d.sum() > pd.Series((d/d.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "tail_1 = d[(d/d.sum() < pd.Series((d/d.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "data[\"注册资本是否前1%\"] = data[\"注册资本\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "data[\"注册资本是否后1%\"] = data[\"注册资本\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "\n",
    "categorical_columns=[\"法定代表人/负责人/执行事务合伙人\",\"企业（机构）类型编码\",\"所在省份编码\",\"国民经济行业代码\",\"经营状态\"]\n",
    "data=encode_LE(data,categorical_columns=categorical_columns)\n",
    "\n",
    "data_1 = data.drop(columns=[\"数据日期\", \"FLAG\", \"is_train\"])"
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    "data_1.to_pickle(\"../data/TYY_企业基本信息B榜.pkl\")"
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    "# data_1 = pd.read_pickle(\"../data/TYY_企业基本信息B榜.pkl\")\n",
    "\n",
    "# o_data_1 = pd.read_pickle(\"/home/mole/work/tangyuyao/B榜/1104/原来A榜最高/data/企业基本信息B榜1104V1.pkl\")\n",
    "\n",
    "# data_1.equals(o_data_1)"
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    "# 企业历史变更明细表"
   ]
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   "source": [
    "def XW_ENTINFO_ALTER():\n",
    "    data = get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_ALTER\")\n",
    "    categorical_columns=[\"变更事项\"]\n",
    "    data=encode_LE(data,categorical_columns=categorical_columns)\n",
    "    a = data[\"变更事项\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = a[(a/a.sum() > pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.98)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = a[(a/a.sum() < pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.02)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"变更事项_频率是否前2%\"] = data[\"变更事项\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"变更事项_频率是否后2%\"] = data[\"变更事项\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "    data[\"变更事项_是否频率最高类型\"] = data[\"变更事项\"].apply(lambda x: 1 if x == 344 else 0)\n",
    "\n",
    "    t = data[[\"客户编号\",\"变更日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"变更日期\":[\"max\"]})\n",
    "    t.columns = [c[0] + c[1] for c in t.columns.tolist()]\n",
    "    t.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(t, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 变更最大值日期 \n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔变更_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔变更_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔变更_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\t# 数据日期 距离 变更日期 \n",
    "    data[\"数据日期_距离_变更_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_变更_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_变更_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"变更日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\t# 交易对手数量\n",
    "    def unique_counts(x):\n",
    "        return len(set(x))   \n",
    "\n",
    "    agg_functions = {\n",
    "\t\t\"变更事项_频率是否前2%\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"变更事项_频率是否后2%\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"变更事项_是否频率最高类型\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"变更事项\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔变更_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔变更_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_最近一笔变更_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_变更_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_变更_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_变更_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t}\n",
    "\n",
    "\n",
    "    for is_train in [0,1]:\n",
    "    \tdata_agg = pd.DataFrame()    \n",
    "\t\t\t# 全部交易\n",
    "    \ttemp1, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) ],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"变更信息\"\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "\n",
    "    \tif data_agg.empty :\n",
    "    \t\tdata_agg = copy.deepcopy(temp1)\n",
    "    \telse:\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp1, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 常见交易类型\n",
    "    \ttemp2, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"变更事项_频率是否前2%\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"常见变更信息\"\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \tdata_agg = data_agg.merge(temp2, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 罕见交易类型\n",
    "    \ttemp3, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"变更事项_频率是否后2%\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"罕见变更信息\"\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \tdata_agg = data_agg.merge(temp3, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "            \n",
    "    \tdel temp1, temp2, temp3\n",
    "    \tgc.collect()\n",
    "\n",
    "    \tif is_train == 1:\n",
    "    \t\ttrain = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    \telif is_train == 0:\n",
    "    \t\ttest = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    data_final = train.append(test)\n",
    "\n",
    "    return data_final\n",
    "data= XW_ENTINFO_ALTER()\n",
    "data_1=data[[\"客户编号\",'数据日期_距离_变更_天数_mean_变更信息', '变更事项_频率是否前2%_count_常见变更信息', '数据日期_距离_变更_月数_mean_变更信息', '变更事项_unique_counts_常见变更信息', '数据日期_距离_变更_天数_std_常见变更信息', '变更事项_频率是否前2%_count_变更信息', '数据日期_距离_变更_天数_max_变更信息', '数据日期_距离_变更_月数_std_常见变更信息', '数据日期_距离_变更_月数_max_变更信息', '变更事项_unique_counts_变更信息', '数据日期_距离_变更_年数_std_常见变更信息', '数据日期_距离_变更_天数_min_常见变更信息', '数据日期_距离_变更_月数_mean_常见变更信息', '数据日期_距离_最近一笔变更_天数_sum_常见变更信息', '数据日期_距离_最近一笔变更_月数_sum_常见变更信息']]"
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    "data_1=data_1.reset_index().drop(['index'], axis = 1)\n",
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       "True"
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    "#o_data_1 = pd.read_pickle(\"/home/mole/work/tangyuyao/B榜/1104/data/企业历史变更明细跑模后B榜1104_15个.pkl\")\n",
    "#data_1.equals(o_data_1)"
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    "# 企业股东及出资表"
   ]
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   "outputs": [],
   "source": [
    "def XW_ENTINFO_SHAREHOLDER():\n",
    "    data = get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_SHAREHOLDER\")\n",
    "    data[\"出资比例\"]=data[\"出资比例\"].str.replace('%','').astype(float)\n",
    "    data[\"异常客户\"] = data[\"客户编号\"].apply(lambda x: 1 if x ==\"f5fdd9eefae158d262bb550ded478a4d\" or x==\"2151d6390cb61f2c388990ba1610efc8\" or x==\"3aa57f77e49cc9f31335f083fbe959b6\" else 0)\n",
    "    data[\"股东客户编号异常\"] = data[\"股东客户编号\"].apply(lambda x: 1 if x ==\"bf4cf3d69201667da987c8f55e0322fc\" else 0)\n",
    "    data[\"出资异常\"] = data[\"认缴出资额（万元）\"].apply(lambda x: 1 if x ==12.80 else 0)\n",
    "    data[\"出资比例异常\"] = data[\"出资比例\"].apply(lambda x: 1 if x ==51 else 0)\n",
    "    categorical_columns=[\"股东类型\",\"出资方式\"]\n",
    "    data=encode_LE(data,categorical_columns=categorical_columns)\n",
    "    a = data[\"股东类型\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = a[(a/a.sum() > pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = a[(a/a.sum() < pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"股东类型_频率是否前1%\"] = data[\"股东类型\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"股东类型_频率是否后1%\"] = data[\"股东类型\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "\n",
    "    b = data[\"出资方式\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = b[(b/b.sum() > pd.Series((b/b.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = b[(b/b.sum() < pd.Series((b/b.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"出资方式_频率是否前1%\"] = data[\"出资方式\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"出资方式_频率是否后1%\"] = data[\"出资方式\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "\n",
    "    t = data[[\"客户编号\",\"出资日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"出资日期\":[\"max\"]})\n",
    "    t.columns = [c[0] + c[1] for c in t.columns.tolist()]\n",
    "    t.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(t, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"出资日期_距离_最近一笔出资_天数\"] = data[[\"出资日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"出资日期_距离_最近一笔出资_月数\"] = data[[\"出资日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"出资日期_距离_最近一笔出资_年数\"] = data[[\"出资日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "    \n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔出资_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔出资_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔出资_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"出资日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "    \n",
    "    o = data[[\"客户编号\",\"出资日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"出资日期\":[\"min\"]})\n",
    "    o.columns = [c[0] + c[1] for c in o.columns.tolist()]\n",
    "    o.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(o, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"最近出资日期_距离_最远一笔出资_天数\"] = data[[\"出资日期max\", \"出资日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"最近出资日期_距离_最远一笔出资_月数\"] = data[[\"出资日期max\", \"出资日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"最近出资日期_距离_最远一笔出资_年数\"] = data[[\"出资日期max\", \"出资日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\t# 交易对手数量\n",
    "    def unique_counts(x):\n",
    "        return len(set(x))   \n",
    "    agg_functions = {\n",
    "\t\t\"股东类型\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"出资方式\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"股东客户编号\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"异常客户\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"股东客户编号异常\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"出资异常\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"出资比例异常\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "\t\t\"出资比例\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"认缴出资额（万元）\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t# \"AUM最大值日期\",\n",
    "\t\t\"股东类型_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"股东类型_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"出资方式_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "        \"出资方式_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"出资日期_距离_最近一笔出资_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"出资日期_距离_最近一笔出资_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"出资日期_距离_最近一笔出资_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔出资_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔出资_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔出资_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"最近出资日期_距离_最远一笔出资_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"最近出资日期_距离_最远一笔出资_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"最近出资日期_距离_最远一笔出资_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"]\n",
    "\t}\n",
    "\n",
    "\n",
    "    for is_train in [0,1]:\n",
    "    \tdata_agg = pd.DataFrame()\n",
    "    \tfor mon in [1,3,6,12,24,100000]:    \n",
    "\t\t\t# 全部交易\n",
    "    \t\ttemp1, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"出资日期_距离_最近一笔出资_月数\"]<=mon)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_出资\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "\n",
    "    \t\tif data_agg.empty :\n",
    "    \t\t\tdata_agg = copy.deepcopy(temp1)\n",
    "    \t\telse:\n",
    "    \t\t\tdata_agg = data_agg.merge(temp1, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "    \t\tdel temp1\n",
    "    \t\tgc.collect()\n",
    "\n",
    "    \tif is_train == 1:\n",
    "    \t\ttrain = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    \telif is_train == 0:\n",
    "    \t\ttest = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    data_final = train.append(test)\n",
    "\n",
    "    return data_final"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "id": "a101b7ea-ea39-4033-9234-f20c6e6e299c",
   "metadata": {
    "execution": {
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   "outputs": [],
   "source": [
    "data= XW_ENTINFO_SHAREHOLDER()\n",
    "XW_ENTINFO_SHAREHOLDER= get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_SHAREHOLDER\")\n",
    "XW_ENTINFO_SHAREHOLDER_counts=XW_ENTINFO_SHAREHOLDER[\"客户编号\"].value_counts()\n",
    "XW_ENTINFO_SHAREHOLDER[\"同股东个数\"]=XW_ENTINFO_SHAREHOLDER[\"客户编号\"].apply(lambda x:XW_ENTINFO_SHAREHOLDER_counts[x])\n",
    "temp1=XW_ENTINFO_SHAREHOLDER[[\"客户编号\",\"同股东个数\"]]\n",
    "temp1=temp1.drop_duplicates()\n",
    "data=data.merge(temp1, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "df=target_cust.merge(data, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "df=df.drop(columns=[\"数据日期\", \"FLAG\", \"is_train\"])\n",
    "df_1=df[[\"客户编号\",'出资比例_sum_最近1个月_出资', '数据日期_距离_最近一笔出资_天数_max_最近1个月_出资', '数据日期_距离_最近一笔出资_月数_max_最近1个月_出资', '认缴出资额（万元）_min_最近1个月_出资', '认缴出资额（万元）_sum_最近1个月_出资', '数据日期_距离_最近一笔出资_天数_sum_最近1个月_出资']]\n",
    "df_1.to_pickle(\"../data/TYY_企业股东及出资表B榜.pkl\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "id": "acababff-a2dd-4a2d-a4dd-2c80536365ec",
   "metadata": {
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     "iopub.execute_input": "2024-11-11T10:30:19.622293Z",
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   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# df_1 = pd.read_pickle(\"../data/TYY_企业股东及出资表B榜.pkl\")\n",
    "# o_df_1 = pd.read_pickle(\"/home/mole/work/tangyuyao/B榜/1104/data/企业股东及出资表B榜1104_6个.pkl\")\n",
    "# df_1.equals(o_df_1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "bd14498a-adc7-4405-9709-c9e4f82a75a5",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 企业税务综合申报信息表"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "id": "a6ff423b-4573-418c-a2a2-957e52d9cca4",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T10:30:30.247959Z",
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def XW_ENTINFO_TAXDECLARE():\n",
    "    data = get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_TAXDECLARE\")\n",
    "    data[\"征收项目代码异常\"] = data[\"征收项目代码\"].apply(lambda x: 1 if x == 0  else 0)\n",
    "    data[\"申报截止还剩天数\"] = data[[\"申报期限\", \"申报日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"所属止到申报天数\"] = data[[\"申报日期\", \"所属日期止\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"所属期限天数\"] = data[[\"所属日期起\", \"所属日期止\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期距离申报天数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期距离申报月数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    a = data[\"征收项目代码\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = a[(a/a.sum() > pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = a[(a/a.sum() < pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"征收项目代码_频率是否前1%\"] = data[\"征收项目代码\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"征收项目代码_频率是否后1%\"] = data[\"征收项目代码\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "    data[\"征收项目代码_是否频率最高类型\"] = data[\"征收项目代码\"].apply(lambda x: 1 if x == 10101 else 0)\n",
    "\n",
    "    t = data[[\"客户编号\",\"申报日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"申报日期\":[\"max\"]})\n",
    "    t.columns = [c[0] + c[1] for c in t.columns.tolist()]\n",
    "    t.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(t, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"申报日期_距离_最近一笔申报_天数\"] = data[[\"申报日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"申报日期_距离_最近一笔申报_月数\"] = data[[\"申报日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"申报日期_距离_最近一笔申报_年数\"] = data[[\"申报日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "    \n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔申报_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔申报_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔申报_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    o = data[[\"客户编号\",\"申报日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"申报日期\":[\"min\"]})\n",
    "    o.columns = [c[0] + c[1] for c in o.columns.tolist()]\n",
    "    o.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(o, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"数据日期_距离_最远一笔申报_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最远一笔申报_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最远一笔申报_年数\"] = data[[\"数据日期\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "    \n",
    "    data[\"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_天数\"] = data[[\"申报日期max\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_月数\"] = data[[\"申报日期max\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_年数\"] = data[[\"申报日期max\", \"申报日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[2], axis=1)\n",
    "\t# 交易对手数量\n",
    "    def unique_counts(x):\n",
    "        return len(set(x))   \n",
    "\n",
    "    agg_functions = {\n",
    "\t\t\"征收项目代码\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "\t\t\"全部销售收入\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"应税销售收入\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"应纳税额\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "        \"减免税额\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t# \"AUM最大值日期\",\n",
    "\t\t\"征收项目代码_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"征收项目代码_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"征收项目代码_是否频率最高类型\":[\"count\"],\n",
    "        \"征收项目代码_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"征收项目代码_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"征收项目代码_是否频率最高类型\":[\"count\"],\n",
    "        \"征收项目代码异常\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"申报截止还剩天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"所属止到申报天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"所属期限天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期距离申报天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"申报日期_距离_最近一笔申报_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"申报日期_距离_最近一笔申报_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"申报日期_距离_最近一笔申报_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔申报_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔申报_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔申报_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_最远一笔申报_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最远一笔申报_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最远一笔申报_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"最后一笔申报_距离_最远一笔申报_年数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"]\n",
    "\t}\n",
    "\n",
    "\n",
    "    for is_train in [0,1]:\n",
    "    \tdata_agg = pd.DataFrame()\n",
    "    \tfor mon in [10000,24,12,6,3,1]:    \n",
    "\t\t\t# 全部交易\n",
    "    \t\ttemp1, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "\n",
    "    \t\tif data_agg.empty :\n",
    "    \t\t\tdata_agg = copy.deepcopy(temp1)\n",
    "    \t\telse:\n",
    "    \t\t\tdata_agg = data_agg.merge(temp1, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "            # 进出分组类型\n",
    "    \t\ttemp2, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon)& (data[\"征收项目代码\"]==10101)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_10101税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp2, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp3, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon) & (data[\"征收项目代码\"]==10109)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_10109税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp3, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp4, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon) & (data[\"征收项目代码\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_0税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp4, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp5, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon) & (data[\"征收项目代码\"]==30216)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_30216税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp5, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp6, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon) & (data[\"征收项目代码\"]==10104)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_10104税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp6, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp7, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期距离申报月数\"]<=mon)& (data[\"征收项目代码\"]==10111)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_10111税_税务信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp7, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "          \n",
    "    \t\tdel temp1, temp2, temp3, temp4, temp5, temp6,temp7\n",
    "    \t\tgc.collect()\n",
    "\n",
    "    \tif is_train == 1:\n",
    "    \t\ttrain = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    \telif is_train == 0:\n",
    "    \t\ttest = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    data_final = train.append(test)\n",
    "\n",
    "    return data_final"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "id": "26433fa4-38a0-4563-9ddc-2e91d4fe4bb3",
   "metadata": {
    "execution": {
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "data= XW_ENTINFO_TAXDECLARE()\n",
    "data_1=data[[\"客户编号\",'所属止到申报天数_min_最近6个月_10101税_税务信息', '全部销售收入_sum_最近10000个月_10101税_税务信息', '所属止到申报天数_min_最近10000个月_10101税_税务信息', '减免税额_std_最近10000个月_10109税_税务信息', '全部销售收入_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '申报截止还剩天数_min_最近10000个月_10109税_税务信息', '应纳税额_sum_最近12个月_0税_税务信息', '应纳税额_std_最近10000个月_10101税_税务信息', '应纳税额_max_最近10000个月_10101税_税务信息', '应纳税额_std_最近10000个月_10109税_税务信息', '减免税额_max_最近6个月_10101税_税务信息', '全部销售收入_sum_最近6个月_10101税_税务信息', '数据日期距离申报天数_max_最近10000个月_10101税_税务信息', '应纳税额_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '所属止到申报天数_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '全部销售收入_max_最近6个月_10101税_税务信息', '应纳税额_max_最近10000个月_10109税_税务信息', '应税销售收入_mean_最近10000个月_税务信息', '申报截止还剩天数_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '全部销售收入_std_最近10000个月_10101税_税务信息', '减免税额_max_最近10000个月_10109税_税务信息', '全部销售收入_mean_最近10000个月_税务信息', '减免税额_min_最近10000个月_10101税_税务信息', '应纳税额_std_最近10000个月_10111税_税务信息', '全部销售收入_mean_最近6个月_10101税_税务信息', '全部销售收入_std_最近6个月_税务信息', '应纳税额_mean_最近12个月_0税_税务信息', '所属止到申报天数_mean_最近10000个月_税务信息', '应纳税额_std_最近10000个月_税务信息', '全部销售收入_max_最近10000个月_10104税_税务信息', '全部销售收入_max_最近1个月_税务信息', '全部销售收入_min_最近10000个月_10104税_税务信息', '减免税额_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '应纳税额_max_最近10000个月_税务信息', '减免税额_max_最近10000个月_10101税_税务信息', '所属止到申报天数_mean_最近6个月_10109税_税务信息', '申报截止还剩天数_sum_最近6个月_税务信息', '应税销售收入_std_最近10000个月_10101税_税务信息', '所属期限天数_mean_最近10000个月_10101税_税务信息', '所属止到申报天数_sum_最近10000个月_10101税_税务信息']]\n",
    "data_1=data_1.reset_index().drop(['index'], axis = 1)\n",
    "data_1.to_pickle(\"../data/TYY_企业税务暴力特征B榜.pkl\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "id": "58cdedbd-4ff6-47a8-8a02-6864e9175c6d",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T11:38:43.853651Z",
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    }
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   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "True"
      ]
     },
     "execution_count": 50,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#data_1 = pd.read_pickle(\"../data/TYY_企业税务暴力特征B榜.pkl\")\n",
    "#o_data_1 = pd.read_pickle(\"/home/mole/work/tangyuyao/B榜/1104/data/企业税务入模B榜1104V1_40个.pkl\")\n",
    "#data_1.equals(o_data_1[data_1.columns.tolist()])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "dee506fb-fd9d-41b7-9776-38300a36f573",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 企业金融交易明细表"
   ]
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
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   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T10:34:17.279780Z",
     "iopub.status.busy": "2024-11-11T10:34:17.279002Z",
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     "msg_id": "5ec3a383-a377-4fed-8723-16d54a6a94cd",
     "shell.execute_reply": "2024-11-11T10:34:17.364657Z",
     "shell.execute_reply.started": "2024-11-11T10:34:17.279748Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL_T2():\n",
    "    data = get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL\")\n",
    "    data_1=get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_BASIC\")\n",
    "    data = data.merge(data_1[[\"数据日期\",\"客户编号\"]],how='left',on=[\"客户编号\"])\n",
    "    low_day_train = [20020428, 20020429, 20020502, 20020505, 20020506, 20020512, 20020513, 20020519, 20020526, 20020527, 20020528, 20020529, 20020530, 20020603, 20020609, 20020610, 20020616, 20020617, 20020623, 20020624, 20020630, 20020701, 20020707, 20020708, 20020714, 20020715, 20020719, 20020720, 20020721]\n",
    "    low_day_B = [20020921, 20020920, 20020919, 20020915, 20020914, 20020908, 20020907, 20020831, 20020901, 20020825, 20020824, 20020817, 20020818, 20020811,20020810, 20020804, 20020731, 20020730, 20020729, 20020728, 20020727, 20020720, 20020714, 20020713, 20020707, 20020706, 20020703,20020629, 20020630]\n",
    "    xx = data[data[\"is_train\"] == 1]\n",
    "    yy = data[data[\"is_train\"] == 0]\n",
    "    xx[\"是否节假日或周末\"] = xx[\"交易日期\"].apply(lambda x:1 if x in low_day_train else 0)\n",
    "    yy[\"是否节假日或周末\"] = yy[\"交易日期\"].apply(lambda x:1 if x in low_day_B else 0)\n",
    "    data = pd.concat([xx, yy])\n",
    "    data[\"渠道代码异常\"] = data[\"渠道代码\"].apply(lambda x: 1 if x == \"c7d6fc844548cf4d7f252b5066ecfa80\"or x==\"abd931dc726b2ce93bd6082cd198256c\" else 0)\n",
    "    data[\"交易对手类型违约率异常\"] = data[\"交易对手类型代码\"].apply(lambda x: 1 if x == \"89e3310a438292017fbbb0f2f799f948\" else 0)\n",
    "    data[\"交易对手客户编号异常\"] = data[\"交易对手客户编号\"].apply(lambda x: 1 if x ==\"2fdf77003187a91ada24d85726c3640a\" or x==\"c3714d285e80e8467b0fe2f61752c1b8\" or x==\"8b34a359897ff8de1e20b1928a482a52\" else 0)\n",
    "    data[\"余额异常\"] = data[\"合约账户余额\"].apply(lambda x: 1 if x <12 else 0)\n",
    "    data[\"交易金额正常\"] = data[\"折人民币交易金额\"].apply(lambda x: 1 if x >70 else 0)\n",
    "    categorical_columns=[\"交易代码\",\"渠道代码\",\"交易对手类型代码\",\"记账方向代码\",\"交易对手客户编号\"]\n",
    "    data=encode_LE(data,categorical_columns=categorical_columns)\n",
    "    a = data[\"渠道代码\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = a[(a/a.sum() > pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = a[(a/a.sum() < pd.Series((a/a.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"渠道代码_频率是否前1%\"] = data[\"渠道代码\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"渠道代码_频率是否后1%\"] = data[\"渠道代码\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "    data[\"渠道代码_是否频率最高类型\"] = data[\"渠道代码\"].apply(lambda x: 1 if x == 19 else 0)\n",
    "\n",
    "    b = data[\"交易代码\"].value_counts()\n",
    "    head_1 = b[(b/b.sum() > pd.Series((b/b.sum()).values).quantile(0.99)).values].index.tolist()\n",
    "    tail_1 = b[(b/b.sum() < pd.Series((b/b.sum()).values).quantile(0.01)).values].index.tolist()\n",
    "    data[\"交易代码_频率是否前1%\"] = data[\"交易代码\"].apply(lambda x: 1 if x in head_1 else 0)\n",
    "    data[\"交易代码_频率是否后1%\"] = data[\"交易代码\"].apply(lambda x: 1 if x in tail_1 else 0)\n",
    "    data[\"交易代码_是否频率最高类型\"] = data[\"交易代码\"].apply(lambda x: 1 if x == 124 else 0)\n",
    "\n",
    "    t = data[[\"客户编号\",\"交易日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"交易日期\":[\"max\"]})\n",
    "    t.columns = [c[0] + c[1] for c in t.columns.tolist()]\n",
    "    t.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(t, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"交易日期_距离_最近一笔交易_天数\"] = data[[\"交易日期\", \"交易日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"交易日期_距离_最近一笔交易_月数\"] = data[[\"交易日期\", \"交易日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔交易_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"交易日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_最近一笔交易_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"交易日期max\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_交易_天数\"] = data[[\"数据日期\", \"交易日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"数据日期_距离_交易_月数\"] = data[[\"数据日期\", \"交易日期\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "\n",
    "    o = data[[\"客户编号\",\"交易日期\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"交易日期\":[\"min\"]})\n",
    "    o.columns = [c[0] + c[1] for c in o.columns.tolist()]\n",
    "    o.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "    data = data.merge(o, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t# 数据日期 距离 AUM最大值日期 \n",
    "    data[\"交易日期_距离_最远一笔交易_天数\"] = data[[\"交易日期\", \"交易日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"交易日期_距离_最远一笔交易_月数\"] = data[[\"交易日期\", \"交易日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "    data[\"最后一笔交易_距离_最远一笔交易_天数\"] = data[[\"交易日期max\", \"交易日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[0], axis=1)\n",
    "    data[\"最后一笔交易_距离_最远一笔交易_月数\"] = data[[\"交易日期max\", \"交易日期min\"]].apply(lambda x: two_date_dis(x[0], x[1])[1], axis=1)\n",
    "\t# 交易对手数量\n",
    "    def unique_counts(x):\n",
    "        return len(set(x))   \n",
    "\n",
    "    agg_functions = {\n",
    "\t\t\"交易对手客户编号\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"摘要信息\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"是否跨行交易\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"同名账户标识\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"交易对手类型代码\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"记账方向代码\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"现转标识\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "        \"钞汇标识\":[\"count\", unique_counts],\n",
    "\t\t\"合约账户余额\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"折人民币交易金额\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"std\", \"sum\"],\n",
    "\t\t# \"AUM最大值日期\",\n",
    "\t\t\"交易代码_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"交易代码_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"交易代码_是否频率最高类型\":[\"count\"],\n",
    "        \"渠道代码_频率是否前1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"渠道代码_频率是否后1%\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"渠道代码_是否频率最高类型\":[\"count\"],\n",
    "        \"交易对手类型违约率异常\":[\"count\"],\n",
    "        \"交易对手客户编号异常\":[\"count\"],\n",
    "        \"余额异常\":[\"count\"],\n",
    "        \"交易金额正常\":[\"count\"],\n",
    "        \"渠道代码异常\":[\"count\"],\n",
    "\t\t\"交易日期_距离_最近一笔交易_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"交易日期_距离_最近一笔交易_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_最近一笔交易_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_最近一笔交易_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"数据日期_距离_交易_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"数据日期_距离_交易_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"交易日期_距离_最远一笔交易_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"交易日期_距离_最远一笔交易_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "        \"最后一笔交易_距离_最远一笔交易_天数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"],\n",
    "\t\t\"最后一笔交易_距离_最远一笔交易_月数\":[\"max\", \"min\", \"mean\", \"sum\"]\n",
    "        }\n",
    "\t\t# \"AUM最大值日期\",\n",
    "\n",
    "    for is_train in [0,1]:\n",
    "    \tdata_agg = pd.DataFrame()\n",
    "    \tfor mon in [1, 2, 3]:    \n",
    "\t\t\t# 全部交易\n",
    "    \t\ttemp1, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions = agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "\n",
    "    \t\tif data_agg.empty :\n",
    "    \t\t\tdata_agg = copy.deepcopy(temp1)\n",
    "    \t\telse:\n",
    "    \t\t\tdata_agg = data_agg.merge(temp1, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "            # 进出分组类型\n",
    "    \t\ttemp5, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon)& (data[\"记账方向代码\"]==1)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_进帐流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp5, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp9, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train)& (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==1) & (data[\"同名账户标识\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_同名_跨行_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp9, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp10, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否节假日或周末\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_节假日_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp10, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp11, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"钞汇标识\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_钞票标识_金融资产信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp11, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp12, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"钞汇标识\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_外汇标识_金融资产信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp12, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp7, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon)& (data[\"记账方向代码\"]==0)],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_出帐流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp7, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "            # 现转分组类型\n",
    "    \t\ttemp6, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon)& (data[\"现转标识\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_转账流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp6, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp8, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon)& (data[\"现转标识\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_现金流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp8, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t\t\t# 常见交易类型\n",
    "    \t\ttemp2, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"交易代码_频率是否前1%\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_常见交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp2, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 罕见交易类型\n",
    "    \t\ttemp3, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"交易代码_频率是否后1%\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_罕见交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp3, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 特殊渠道\n",
    "    \t\ttemp4, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"渠道代码_频率是否后1%\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_特殊渠道_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t        )\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp4, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp13, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"对手方行内客户标识\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_非本行客户交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp13, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp16, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"对手方行内客户标识\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本行客户交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp16, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp14, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==0) & (data[\"记账方向代码\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_非本人交易转入_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp14, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp15, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==0) & (data[\"记账方向代码\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_非本人交易转出_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp15, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp17, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==1) & (data[\"记账方向代码\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本人交易转入_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp17, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp18, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==1) & (data[\"记账方向代码\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本人交易转出_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp18, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\t\t\t# 常见机构\n",
    "    \t\ttemp19, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==1) & (data[\"记账方向代码\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_他行交易转入_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp19, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 罕见机构\n",
    "    \t\ttemp20, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==1) & (data[\"记账方向代码\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_他行交易转出_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp20, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 特殊机构\n",
    "    \t\ttemp21, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==0) & (data[\"记账方向代码\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本行交易转入_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp21, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp22, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==0) & (data[\"记账方向代码\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本行交易转出_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp22, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp23, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==1) ], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_他行交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp23, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 罕见机构\n",
    "    \t\ttemp24, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"是否跨行交易\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本行交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp24, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp25, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==0)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_非本人交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp25, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 罕见机构\n",
    "    \t\ttemp26, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"同名账户标识\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_本人交易_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp26, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp27, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"渠道代码异常\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_渠道代码异常_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp27, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "\t\t\t# 特殊机构\n",
    "    \t\ttemp29, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"交易对手客户编号异常\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_交易对手编号异常_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp29, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "    \t\ttemp30, _ = agg_statistics(df=data[(data[\"is_train\"]==is_train) & (data[\"数据日期_距离_交易_月数\"]<=mon) & (data[\"余额异常\"]==1)], \n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tgroup_cols=[\"客户编号\"],\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tagg_functions=agg_functions,\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tname_flag=\"最近{}个月_余额异常_流水信息\".format(mon)\n",
    "\t\t\t\t\t\t\t\t)\n",
    "    \t\tdata_agg = data_agg.merge(temp30, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "    \t\tdel temp1, temp2, temp3, temp4, temp5, temp6,temp7,temp8,temp9,temp10,temp11,temp12,temp13,temp14,temp15,temp16,temp17,temp18,temp19,temp20,temp21,temp22,temp23,temp24,temp25,temp26,temp27,temp29,temp30\n",
    "    \t\tgc.collect()\n",
    "\n",
    "    \tif is_train == 1:\n",
    "    \t\ttrain = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    \telif is_train == 0:\n",
    "    \t\ttest = copy.deepcopy(data_agg)\n",
    "    data_final = train.append(test)\n",
    "\n",
    "    return data_final"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "id": "734bc6e6-cfa7-474c-accb-bc8f226c2b0c",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-11-11T10:34:19.711627Z",
     "iopub.status.busy": "2024-11-11T10:34:19.711190Z",
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     "msg_id": "7c50e3a5-ffc5-4407-96e6-a0524e7fc052",
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    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "data= XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL_T2()\n",
    "XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL_ww = get_data(file_name=\"XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL\")\n",
    "\n",
    "max_dates=XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL_ww.groupby(\"客户编号\")[\"交易日期\"].max().reset_index()\n",
    "data_1 = XW_ENTINFO_FNCL_TR_DTAL_ww.merge(max_dates, how=\"inner\", on=[\"客户编号\",\"交易日期\"])\n",
    "data_1[\"最终剩余余额\"]=data_1[\"合约账户余额\"]\n",
    "\n",
    "w = data_1[[\"客户编号\",\"最终剩余余额\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"最终剩余余额\":[\"max\"]})\n",
    "w.columns = [c[0] + c[1] for c in w.columns.tolist()]\n",
    "w.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "df_2 = data.merge(w, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "w = data_1[[\"客户编号\",\"最终剩余余额\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"最终剩余余额\":[\"min\"]})\n",
    "w.columns = [c[0] + c[1] for c in w.columns.tolist()]\n",
    "w.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "df_3 = df_2.merge(w, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "w = data_1[[\"客户编号\",\"最终剩余余额\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"最终剩余余额\":[\"mean\"]})\n",
    "w.columns = [c[0] + c[1] for c in w.columns.tolist()]\n",
    "w.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "df_4 = df_3.merge(w, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "w = data_1[[\"客户编号\",\"最终剩余余额\"]].groupby(by=\"客户编号\").agg({\"最终剩余余额\":[\"sum\"]})\n",
    "w.columns = [c[0] + c[1] for c in w.columns.tolist()]\n",
    "w.reset_index(drop=False,inplace=True)\n",
    "df_5 = df_4.merge(w, how=\"left\", on=\"客户编号\")\n",
    "\n",
    "df_6=df_5[[\"客户编号\",'合约账户余额_mean_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '最终剩余余额mean', '合约账户余额_mean_最近1个月_本行客户交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '合约账户余额_sum_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_sum_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '摘要信息_count_最近1个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_min_最近1个月_非本人交易转出_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_出帐流水信息', '合约账户余额_mean_最近3个月_非本人交易转出_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_本行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近3个月_同名_跨行_流水信息', '合约账户余额_mean_最近1个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近2个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_他行交易转出_流水信息', '折人民币交易金额_max_最近2个月_余额异常_流水信息', '摘要信息_count_最近3个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近3个月_出帐流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_mean_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_出帐流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_余额异常_流水信息', '最终剩余余额max', '合约账户余额_min_最近2个月_本人交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_非本人交易转出_流水信息', '数据日期_距离_交易_月数_mean_最近1个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_max_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近3个月_非本人交易转出_流水信息', '合约账户余额_std_最近2个月_常见交易_流水信息', '合约账户余额_mean_最近1个月_非本人交易转出_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_min_最近1个月_非本行客户交易_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_天数_min_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_mean_最近1个月_出帐流水信息', '摘要信息_unique_counts_最近2个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近2个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_本行交易转入_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_转账流水信息', '最终剩余余额min', '折人民币交易金额_min_最近2个月_同名_跨行_流水信息', '合约账户余额_max_最近3个月_常见交易_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近3个月_他行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近2个月_本人交易转入_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_非本行客户交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_非本人交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近1个月_节假日_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_本人交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_非本人交易转入_流水信息', '合约账户余额_mean_最近1个月_本行交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_非本人交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_非本人交易转出_流水信息', '摘要信息_count_最近2个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_他行交易_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_天数_min_最近2个月_余额异常_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_天数_min_最近1个月_节假日_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_非本人交易转出_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_sum_最近2个月_本行交易转出_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近3个月_非本人交易_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近2个月_同名_跨行_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近2个月_本人交易转入_流水信息', '合约账户余额_std_最近3个月_常见交易_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_本人交易转入_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_非本人交易转入_流水信息', '合约账户余额_mean_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '同名账户标识_unique_counts_最近1个月_出帐流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_mean_最近1个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_非本行客户交易_流水信息', '合约账户余额_max_最近2个月_常见交易_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近2个月_常见交易_流水信息', '折人民币交易金额_max_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '摘要信息_unique_counts_最近1个月_节假日_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_本行客户交易_流水信息', '合约账户余额_mean_最近3个月_本行交易转入_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近3个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近2个月_他行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近3个月_他行交易转入_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近1个月_节假日_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_月数_mean_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_他行交易转出_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_mean_最近1个月_本人交易转出_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近1个月_同名_跨行_流水信息', '合约账户余额_std_最近1个月_余额异常_流水信息', '交易对手客户编号_unique_counts_最近2个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近1个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近3个月_非本人交易转入_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近2个月_非本人交易转出_流水信息', '合约账户余额_std_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_本行交易转入_流水信息', '摘要信息_unique_counts_最近1个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_min_最近1个月_他行交易转出_流水信息', '折人民币交易金额_max_最近3个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_他行交易转入_流水信息', '合约账户余额_std_最近3个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近1个月_本行客户交易_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_节假日_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_sum_最近2个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近3个月_非本人交易_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近3个月_出帐流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_他行交易_流水信息', '合约账户余额_std_最近3个月_渠道代码异常_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_余额异常_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_max_最近2个月_出帐流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_月数_mean_最近1个月_非本人交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近3个月_余额异常_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近3个月_同名_跨行_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近1个月_同名_跨行_流水信息', '合约账户余额_mean_最近2个月_同名_跨行_流水信息', '合约账户余额_mean_最近1个月_本行交易转出_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近2个月_非本人交易转入_流水信息', '合约账户余额_max_最近2个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近3个月_本行交易转入_流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近2个月_出帐流水信息', '合约账户余额_std_最近3个月_非本人交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近3个月_本人交易_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近1个月_他行交易_流水信息', '折人民币交易金额_std_最近3个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_max_最近1个月_余额异常_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_月数_mean_最近3个月_本行交易转入_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_天数_mean_最近1个月_本行客户交易_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近1个月_节假日_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_mean_最近2个月_本行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近2个月_他行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_min_最近2个月_本行客户交易_流水信息', '合约账户余额_max_最近2个月_转账流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_天数_mean_最近2个月_非本人交易_流水信息', '合约账户余额_min_最近2个月_非本人交易_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_月数_mean_最近2个月_本行交易转出_流水信息', '同名账户标识_unique_counts_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '摘要信息_unique_counts_最近3个月_余额异常_流水信息', '合约账户余额_std_最近2个月_节假日_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近3个月_常见交易_流水信息', '合约账户余额_std_最近3个月_进帐流水信息', '合约账户余额_min_最近1个月_他行交易转入_流水信息', '交易日期_距离_最远一笔交易_天数_min_最近1个月_余额异常_流水信息', '数据日期_距离_交易_天数_max_最近3个月_渠道代码异常_流水信息', '折人民币交易金额_sum_最近3个月_本行交易转出_流水信息', '交易日期_距离_最近一笔交易_月数_mean_最近1个月_本行交易转入_流水信息', '折人民币交易金额_mean_最近1个月_节假日_流水信息', 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